Comment visualiser les données avec des feuilles Google

1. Introduction et bienvenue du cours: Bonjour à tous, et bienvenue dans le cours sur la visualisation des données à l'aide de Google Sheets. Dans ce cours, vous apprendrez les bases et les fondamentaux de la façon de représenter et de décrire visuellement vos données à l'aide l' outil logiciel gratuit Google Sheets. Maintenant, il s'agit d'un cours amical pour débutants, donc nous ne ferons pas de mathématiques ou de statistiques folles. Il s'agit plutôt de vous montrer comment utiliser des graphiques, des graphiques et des graphiques pour décrire visuellement vos données et comprendre l'histoire que les données tentent de vous raconter. Je travaille avec des feuilles de calcul, des graphiques et des graphiques depuis plusieurs années. Et j'espère pouvoir partager certaines de mes expériences avec ces outils avec vous afin que vous puissiez les utiliser pour vos propres recherches. Si vous souhaitez en savoir plus sur la visualisation des données avec Google Sheets , ce cours pourrait être fait pour vous et j'aimerais vous accueillir dans la classe. 2. Importer et charger des données: Bienvenue dans votre première leçon du cours sur l' analyse des données avec Google Sheets. Maintenant, comme son nom l'indique, si nous voulons effectuer une analyse de données avec Google Sheets, nous aurons besoin d' au moins deux choses. Nous allons avoir besoin d'un Google Sheets et nous allons avoir besoin de données avec lesquelles travailler. Dans cette première leçon, nous parlerons donc de la configuration avec un compte Google Sheets, de l'importation de ces données l'utilisation de certaines données. Si vous avez déjà Google Sheets, si vous savez déjà comment importer des données, n'hésitez pas à passer cette leçon, mais j'ai pensé qu'il était important de l'inclure pour les personnes qui sont terminées. débutants. abord, si vous voulez obtenir Google Sheets, la bonne nouvelle est que vous l'avez probablement déjà. Si vous accédez aux feuilles obliques de google.com, vous verrez que vous pouvez vous connecter avec Gmail avec votre compte Google. Si vous n'avez pas de compte Gmail, si vous n'avez pas de compte Google, vous pouvez le créer gratuitement en vous connectant. Maintenant, une fois que nous avons Google Sheets, nous voulons ouvrir un classeur vide. Maintenant, lorsque nous ouvrons un classeur vide, nous n'aurons aucune donnée à utiliser. Donc, si vous faites un projet, un des moyens les plus simples qui vous vient probablement à l'esprit pour obtenir des données avec lesquelles travailler consiste simplement à taper dans cette feuille de calcul. Et c'est certainement une option, mais ce n'est peut-être pas toujours l'option la plus pratique. Supposons que vous soyez en classe et que votre professeur vous donne une feuille de calcul de données qu'il veut que vous analysiez à des fins de recherche ou pour vos devoirs. Vous pouvez essayer de saisir toutes ces données d' une feuille de calcul dans vos Google Sheets. Mais vous allez perdre du temps. Vous allez probablement faire des erreurs. Il est donc facile d'importer des données déjà existantes. Il vous suffit d' importer des fichiers, puis d' importer depuis votre disque dur. Vous pouvez télécharger des fichiers. Donc, si vous êtes professeur, vous pouvez l' enregistrer sur votre ordinateur. Vous pouvez sélectionner ce fichier et le télécharger. Une autre chose intéressante à propos de Google Sheets est que vous pouvez importer des données qui ont été partagées avec vous. Supposons donc que je vis aux États-Unis. J'ai un collègue qui vit en Irlande et nous réalisons un projet commun et ils ont téléchargé certaines de leurs données sur Google Drive, mais ils veulent me donner accès. Je peux également importer ces données directement dans mes Google Sheets, de sorte que nous n'avons pas à les envoyer par e-mail les uns aux autres. Nous pouvons simplement travailler directement avec ces données. Et évidemment, si vous avez des fichiers stockés sur votre disque, vous pouvez également les importer. Maintenant, parfois, nous n'avons pas besoin de le faire. Peut-être que nous faisons simplement quelque chose de très rapide, vraiment facile, et nous voulons simplement entrer des données. C'est évidemment ce que nous avons. Supposons pour cet exemple que nous possédons une entreprise très simple que nous faisons de côté. Peut-être qu'il coupe de l'herbe, peut-être qu'il nettoie les allées des gens et quand il neige. Nous pourrions donc avoir le mois où nous pouvons avoir le revenu par mois. Et ce que nous pouvons faire, c' est que nous pouvons simplement créer une feuille de calcul simple. Ainsi, lorsque nous travaillons avec Google Sheets, nous voulons toujours que nos étiquettes soient faciles à comprendre et nous aider à comprendre ce qui se passe. Parce que si nous saisissons des données et que nous y reviendrons un mois ou un an plus tard. Nous ne nous souvenons peut-être pas de ce que nous pensions ou si nous les partageons avec quelqu'un d'autre, ils auront besoin d'une explication de ce qui se passe avec les données. La première chose que je suggérerais, c'est que nous voulons étiqueter notre classeur. Vous pouvez modifier l' étiquette simplement en cliquant dessus et en la nommant comme vous le souhaitez. Appelons donc ce revenu. Nous pouvons également étiqueter la feuille sur laquelle nous sommes actuellement. Le revenu est donc l'intégralité de notre classeur. C'est tout ce qui se trouve dans ce classeur. Mais si vous y réfléchissez, nous pouvons avoir des choses différentes. Nous pourrions avoir un revenu de la première année, un revenu d'année à l'autre, et afin de modifier la feuille réelle avec laquelle nous travaillons, nous pouvons à nouveau le renommer. Renommons donc cela en un œil et COM. Mettons les revenus de la première année et maintenant nous savons exactement ce que nous regardons lorsque nous ouvrons ce document. Et encore une fois, nous pouvons commencer à taper certaines choses. Faisons donc janvier, février, mars, avril, avril. Nous pourrions tous les taper ou simplement les sélectionner. Et Google sait que nous essayons d'entrer quelques mois ici, allons-y et entrer en décembre également. Supposons que nous ayons gagné vingt-cinq dollars ce mois-ci. Voici donc comment saisir des données de base, comment importer des données. Dans la leçon suivante, nous allons en fait passer à la partie amusante qui consiste à visualiser ces données avec certains graphiques, certains graphiques vous montrant différentes choses que vous pouvez faire pour représenter visuellement votre données. J'espère donc que vous vous joindrez à moi dans cette leçon. 3. Diagramme circulaire: Bienvenue sur le cours sur l' analyse des données avec Google Sheets. Et je dois vous dire que je suis ravi de cette leçon parce que nous commençons à travailler avec nos données. Donc, si vous vous souvenez de la leçon précédente et que j'ai dit que j' ai des affaires à temps partiel. Par exemple, supposons que chaque fois qu'il neige, je prends ma pelle et je vais balayer la neige l'allée de mon voisin pour qu'ils puissent aller travailler. Et ce que j'ai fait, c'est que j'ai créé une liste avec chaque mois où je fais cela et le montant que je gagne. Et c'est plutôt cool. Il nous permet de suivre la trace, mais ce n'est pas très perspicace. Nous ne pouvons pas vraiment voir de tendances ou de modèles. visualisation des données est donc le moyen d'examiner rapidement nos données de manière graphique et de tirer des informations à partir de ces données. Nous ne réalisons pas vraiment d'analyses statistiques, mais nous obtenons un aperçu général de ce que les données nous disent. Et une fois que vous verrez à quel point Google Sheets rend cela facile, vous serez étonné. Tout ce que nous avons à faire est de sélectionner les données, aller dans Insertion et graphique. Et juste comme cela, il va extraire un graphique des données. Maintenant, il y a quelques choses dont je veux que vous soyez conscients. Premièrement, il va juste vous donner le premier graphique qu' il veut vous donner. Cela n'a pas d'importance car nous pouvons facilement modifier cela en utilisant le menu de configuration et en choisissant un diagramme à secteurs. Dans la prochaine leçon, nous allons parler de différents types de graphiques, pourquoi vous pouvez utiliser un graphique par rapport à un autre graphique. Mais l'idée générale ici est que vous pouvez facilement modifier ces graphiques. Une autre chose que je veux vous montrer avant de commencer. Par défaut, Google Sheets va supposer que nous utilisons des en-têtes. Donc, cette première rangée ici, le mois et le revenu, ne sont pas incluses dans le graphique car ce sont des en-têtes. Il n'utilise pas le mois ni le revenu. Si nous l'avions supprimé, nous voudrions décocher la case correspondant aux en-têtes car nous voudrions inclure janvier et 50$. Aussi longtemps que vous avez des en-têtes, assurez-vous que cette case est cochée. Maintenant, nous avons notre diagramme à secteurs. Et ce que j'aime bien chez Google Sheets, c' est que nous avons probablement pris dix secondes et que nous avons déjà un tableau décent maintenant, ce n'est pas le plus flashier du monde, mais si vous deviez utilisez-le dans un document de recherche, cela ferait tout de même passer votre point et cela serait efficace. Ce sera rapide, mais nous pouvons vraiment rendre cela beaucoup plus informatif et simplement rendre le graphique un peu meilleur. Ce que nous allons faire c'est que je vais vous guider à travers toutes les différentes personnalisations que nous pouvons faire pour ce graphique. La première chose est que nous pouvons modifier le style du graphique. Nous pouvons changer la couleur d'arrière-plan en noir. Nous pouvons le changer pour n' importe quelle couleur que nous voulons. Mais voici des choses que j'aime vraiment. Nous pouvons en faire un graphique 3D. Boom, juste comme ça, nous avons déjà rendu notre graphique un peu plus attrayant. n'est toujours pas le meilleur au monde, mais il semble que nous y ayons fait des efforts au lieu de prendre la première chose qui nous arrive. Gardons donc un graphique 3D. Passons à la partie suivante, qui est le diagramme à secteurs. Et une chose que j'aime toujours faire, c'est de mettre un trou de beignet dans le tableau. Si vous regardez ce graphique, il ressemble à quelque chose des années 80 ou 90 lorsque les ordinateurs commencent tout juste à démarrer et que je n'ai pas beaucoup de puissance de traitement. On dirait juste une roue de couleurs. Lorsque vous placez un trou de beignet dans le graphique, il y a un peu d'espace. Cela le rend moins encombré à mon avis. Et c'est quelque chose que j'aime toujours faire avec ces diagrammes à secteurs. Nous pouvons le faire. Une chose que je tiens à souligner, est qu'avec ces tranches, les diagrammes à secteurs sont vraiment bons pour nous montrer les proportions d'un tout. En janvier, nous avons donc réalisé 27 % de nos ventes. C'est cool. Mais c'est 27 % d' un million de dollars, soit vingt-sept pour cent de 1 dollar. Ce que nous pouvons faire, c'est que nous pouvons réellement mettre des étiquettes sur les tranches elles-mêmes par tranche. Ensuite, nous voulons mettre de la valeur, et cela va mettre la valeur de cette colonne. Donc, vous voyez en février, 50$, nous avons également 50$ ici. Et ce qui est cool, c' est que si nous changeons, cela va aussi s'ajuster dynamiquement. Cela va donc automatiquement changer lorsque nous effectuons des mises à jour des données sous-jacentes elles-mêmes. Nous sommes donc toujours en train de personnaliser cela. Nous sommes toujours sur le diagramme à secteurs. Nous avons fait notre trou de beignet. Nous avons mis les étiquettes là-dedans. Ce que nous allons maintenant vouloir faire, c'est changer les tranches. Nous avons donc tous ces mois différents, nous avons tous ces revenus que nous gagnons. Supposons que nous voulions montrer tous les mois d'hiver en bleu. Eh bien, il suffit de cliquer sur les mois d'hiver. Nous pouvons aller au mois de février, nous pouvons changer cela en bleu. Si nous ne voulions pas le faire de cette façon, nous pourrions simplement bougner, cliquer sur cette tranche et la changer en bleu également. C'est l'une des raisons pour lesquelles j'enseigne ce cours avec Google Sheets car j'avais pensé à utiliser Python. C'est très puissant, open source, c'est vraiment un excellent logiciel, mais faire quelque chose comme changer le titre nous oblige à écrire du code, ce que je pense que Google Sheets est beaucoup plus intuitif. C'est efficace. vraiment de gagner beaucoup de temps Google Sheets permet vraiment de gagner beaucoup de temps, là où Python n'était pas vraiment justifié dans ce scénario spécifique. Nous avons donc tous ces changements bleu pour montrer les mois d'hiver. Supposons que nous ayons eu un mois vraiment bon ou vraiment mauvais. Et nous voulions attirer l'attention de quelqu'un là-dessus. Ce que nous pourrions faire, c'est cliquer sur cette tranche et nous voulons la retirer du centre. Alors sortons ça du centre. Montrons à quelqu'un que, hé, il se passe vraiment quelque chose avec ce mois-ci auquel nous voulons prêter attention. Donc, ça va sortir ça. Ça va nous montrer, hé, faites attention à ce mois-ci. Nous pouvons également changer de titre à nouveau, je n' aime pas vraiment ce revenu. Allons les revenus par mois. Et vous pourriez changer cela davantage. On pourrait dire revenu par mois pour les entreprises à temps partiel. C'est sur la gauche. Je ne sais pas pourquoi c'est à gauche, mais il n'a pas l' air professionnel. Il semble décentré. Nous pouvons simplement déplacer ce titre vers le centre. Et la dernière chose que nous puissions faire est de changer la légende. Donc, en ce moment, les légendes en bas, et généralement je pense que c'est un bon endroit pour cela, mais si nous le voulions , nous pouvons la déplacer vers la droite, le côté gauche, où que ce soit. Mais dans ce scénario, je pense que le fond est plutôt bon. Je n'aime pas vraiment ce fond blanc, alors revenons en arrière. Mettons des couleurs différentes ici. que tout soit d'une couleur différente parce que je le voulais, je voulais aussi avoir un peu d'attrait visuel. Allons de l'avant et changeons certains d'entre eux. Et changeons maintenant la couleur d' arrière-plan. Faisons donc ce noir. Et ce qu'il va falloir faire, il va falloir double-cliquer là-dessus. Et ce que je fais, c'est que je reviens en arrière et tout ce que je vous ai montré dans ce menu personnalisé. Nous l'avons déjà abordé, mais je vous montre simplement que je peux le faire tout aussi facilement en cliquant sur le graphique lui-même. Donc, pour modifier le titre, je double-clique. Je veux que ce soit blanc. Pour la légende, double-cliquez dessus. Je veux que le texte soit blanc pour qu'il contraste, puis en largeur. Voyons voir, avec ces étiquettes de tranche, allons de l'avant et les rendre blanches pour qu' elles se démarquent. Permettez-moi donc d'aller à mon diagramme à secteurs. Passons au blanc ici. Et maintenant, nous pouvons voir toutes ces étiquettes. Tout semble beaucoup plus attrayant. Contraste dans ce court métrage à celui de droite. Évidemment, cela semble un peu plus professionnel et je ne suis pas un graphiste, vous pouvez rendre le vôtre absolument fantastique et personnalisé en fonction de votre situation spécifique. Que faisons-nous une fois que nous avons réellement ce tableau ? Tout ce que nous avons à faire, c'est de cliquer sur le graphique. Et je vais vous montrer sur ce blanc parce que c'est un peu plus facile à voir. Il y aura ces points et nous cliquons sur les points et nous pourrons ensuite les télécharger au format PNG, PDF ou SVG. C'est donc le moyen de base de créer un diagramme à secteurs et de le personnaliser. Maintenant, dans la prochaine leçon, comme je l'ai dit, nous parlerons de différents types de graphiques. Mais vous devriez déjà être en mesure de voir à quel point Google Sheets peut être puissant pour créer rapidement des graphiques efficaces. Et j'espère que vous avez appris quelque chose dans cette leçon et j'ai hâte de vous voir dans la prochaine leçon. 4. Corrélation et scatter: Bonjour à tous et bienvenue au cours sur l' analyse des données à l'aide de Google Sheets. Dans cette leçon, nous allons parler de visualiser nos données, particulier de mettre en évidence les relations entre les variables à l'aide d'un nuage de points. Nous parlerons de corrélation. Je vais vous montrer comment le calculer très rapidement dans Google Sheets. Mais avant de commencer cette leçon, je veux en fait revenir à la leçon précédente, car si vous vous souvenez, nous parlions de notre activité de pelleteuse à neige et nous l'avons dit dans quelques mois. nous gagnons plus d'argent et nous avons trouvé un excellent diagramme à secteurs. Je veux dire, nous avions un graphique circulaire très beau, mais même si nous l'avons fait sur ce diagramme circulaire, il ne nous a pas vraiment donné beaucoup d'informations. Si nous sommes propriétaires d'une entreprise, nous savons probablement déjà quels mois nous gagnons le plus d'argent. Ce que nous voulons vraiment, c'est quelque chose qui montre la relation entre les variables. S'il fait plus chaud, gagnons-nous plus d'argent ? Si nous embauchons plus d'employés ? Est-ce qu'on gagne plus d'argent ? L'un des grands moyens de le dépeindre est d'utiliser un nuage de points. Les diagrammes de points dans Google Sheets sont super faciles. Il suffit de sélectionner nos variables. Maintenant, un conseil professionnel que je vais vous donner, si vous avez 1000 lignes de variables, vous n'avez pas besoin de les sélectionner toutes. Il vous suffit de maintenir votre cliqueur de souris enfoncé, de passer de la colonne B à la colonne C. Et nous allons passer à Insérer un graphique. Et encore une fois, peu importe type de graphique qu'il vous suggère. Nous voulons vraiment descendre et cliquer sur Scatter. Et ce que vous verrez avec cela, c'est qu'il va faire apparaître un graphique qui tracera chaque point. On peut donc voir ici ce revenu est de 50$ lorsque la température est, je suppose que ce serait 25. Il trace donc chacun de ces points de données et nous pouvons voir une relation suivante. Nous pouvons constater qu'à mesure que la température augmente, revenus ont tendance à baisser. Maintenant, c'est l' interprétation de base, mais je veux en apprendre un peu plus, car si vous faites un article de recherche ou que vous essayez d'expliquer quelque chose, il est utile d'en savoir un peu plus. les noms et termes réels de ce qui se passe ici. Ainsi, au bas de notre graphique, nous avons cette température moyenne et, en mathématiques, statistiques, nous appelons cela l'axe X. Nous l'appelons également la variable indépendante. En d'autres termes, nous ne pouvons pas contrôler la température. Le temps va faire quoi que ce soit. Il s'agit de la variable indépendante. Maintenant, c'est le revenu qui monte et baisse, c'est la variable dépendante. Ce qui se passe ici, c'est qu' à mesure que la température moyenne change, nous constatons que le revenu change et que ce n'est pas nécessairement pour le sauver, la température est à l'origine du changement de revenu, mais nous constatons plutôt une sorte de relation et ce graphique illustre ces relations. Donc, lorsque vous faites ces graphiques, ce que je vais vous dire, c'est que la colonne de gauche , qui sera votre axe X, qui sera votre variable dépendante, qui sera la variable ça va en bas ici. Donc, si nous remontons le graphique, ce que vous pouvez voir, c'est que l'axe des X sera une température moyenne. Maintenant, vous pouvez retourner ça. Si vos graphiques sont foirés. Si vous mettez vos colonnes hors de place, vous pouvez complètement les déplacer si vous le souhaitez. Mais nous voulons que l'axe X soit notre température moyenne. C'est un graphique très simple. Maintenant, bien sûr, vous pouvez passer par là, vous pouvez personnaliser cela, vous pouvez le faire paraître tout comme nous l'avons fait avec le diagramme à secteurs. À ce stade, vous comprenez comment rendre le graphique plus attrayant. Je veux vraiment me concentrer maintenant sur l'interprétation de ces tableaux. Il nous montre donc une corrélation. Et en regardant cela, nous pouvons voir qu'il semble y avoir une relation, mais nous voulons être un peu plus précis que de simples choses à regarder. C'est bien pour nous. Il existe en fait une mesure statistique qui montre la relation entre deux variables et qui est connue sous le nom de coefficient de corrélation. Le coefficient de corrélation est conçu pour se situer entre un et moins un. Commençons par 0. Une corrélation de 0 signifie qu'il n'y a absolument aucune relation entre les variables. C'est complètement aléatoire. Un résultat positif signifie qu'il existe une relation parfaite entre les variables. Si l'un monte par un, l'autre monte par un. S'il augmente de deux, l'autre augmente de deux. Moins un est une relation parfaitement inverse. Donc, si l'un monte par un, l'autre descend par un. Si l'un monte de deux, l'autre descend de deux. Et en réalité, il est très, très peu probable que vous en voyez un parfait ou un parfait moins un ou un 0 parfait. En réalité, il va tomber quelque part entre les deux. Comment calculer ce coefficient de corrélation ? La bonne nouvelle, c'est que Google Sheets rend les choses incroyablement faciles. Nous passons simplement à notre onglet Fonctions, statistiques et nous recherchons celui qui dit CORREL. Cela va évoquer une petite fonction pour nous. Nous cliquons sur la première colonne dans laquelle nous voulons entrer, puis nous cliquons sur la deuxième colonne, assurez-vous de mettre une virgule. Parfois, quand je faisais ça, je ne mettais pas de virgule et ça ne fonctionnait pas. Vous voulez vous assurer de mettre une virgule pour les séparer et qu'elle générera le coefficient de corrélation pour vous. Dans ce cas, nous sommes donc moins 0,81. En d'autres termes, il s'agit d'une relation inverse très forte. Cela confirme donc ce que nous voyons sur le graphique lorsque la température augmente, les revenus baissent. Et pour terminer cette leçon, le nuage de points combiné au coefficient de corrélation est utilisé pour décrire la relation entre deux variables. Se déplacent-ils ensemble dans la même direction ? Se déplacent-ils dans des directions opposées ? S'ils évoluent dans la même direction, est-ce une relation forte ou une relation faible ? Lorsque vous effectuez cette recherche, vous souhaitez offrir un peu d'informations. Il s'agit donc d'une corrélation inverse très forte. Est-ce logique pour nous en tant que chercheur ? Bien sûr, c'est le cas. Notre activité consiste à pelleter la neige et la neige ne vient que lorsqu' il fait vraiment froid. Il est donc intuitif de comprendre pourquoi il y aurait une forte corrélation. autre côté, peut-être que si nous dépensions plus d'argent en publicité, un autre côté, peut-être que si nous dépensions plus d'argent en publicité, cela ne serait peut-être pas aussi fort parce que cela n'explique pas tout ce qui se passe. Peut-être que la météo est une corrélation plus forte et que vous pourriez faire une corrélation avec un certain nombre de choses différentes. Combien d'employés avez-vous ? Combien avez-vous investi dans de nouveaux équipements ? Mais le principal point à retenir ici, juste pour conclure, c' est que les nuages de points sont un excellent moyen de dépeindre la corrélation que vous pouvez utiliser dans vos recherches. 5. Créer des histogrammes: Bonjour à tous, et bienvenue au cours sur une analyse de données avec Google Sheets. Et si vous vous souvenez des dernières leçons, nous avons créé des graphiques, des diagrammes à secteurs et des nuages de points très utiles pour décrire nos données. Mais lorsque nous avons fait cela, nous avons utilisé de très petits ensembles de données 12 mois par an pour notre activité de pelleteuse à neige, par exemple. Mais que se passe-t-il si nous avons 3 000 points de données ou un million de points de données ? Comme vous pouvez le voir ici, création d'un graphique à secteurs avec 300 points de données devient vraiment désordonnée, très rapide et ne nous donne pas vraiment d'informations utilisables. Nous avons donc besoin d'un graphique qui prend un ensemble de données énorme et le décompose en morceaux significatifs et utilisables, et c'est exactement ce pour quoi un histogramme est conçu. Ainsi, dans Google Sheets, nous créons un histogramme de la même manière que nous créons n'importe quel autre graphique. Nous sélectionnons nos colonnes, nous allons dans Insérer, nous sélectionnons le graphique, puis la différence est que nous sélectionnons l'histogramme. Et ce que vous pouvez voir, c'est que l'histogramme condense ces données. Mais je veux expliquer ce qui se passe vraiment ici. Parce que nous sommes passés de tous ces points de données à seulement 15 colonnes différentes. Ce que fait un histogramme, c'est qu'il divise vos données en bacs , en compartiments ou en morceaux. Vous entendrez différents termes utilisés en fonction du type de manuel de statistiques que vous utilisez. Mais cela signifie la même chose. En gros, ce qu'il fait, c' est dire, d'accord, n'importe quel point de données compris entre 50,4453, vous n'êtes pas tracé individuellement. Nous ne faisons que vous ajouter à ce seau et nous allons vous comploter tous ensemble. C'est exactement ce qu'il fait. Si vous êtes entre un 53.4456.88, nous vous mettons tout à fait ensemble. Cela permet de condenser les données, rendre plus faciles à lire. Il offre d'autres utilisations pour afficher la distribution de vos données. Et au fur et à mesure que vous entrez davantage dans les statistiques, vous saurez que diverses techniques statistiques nécessitent l'hypothèse de la normalité. En gros, cela signifie que vos données rapprochent de la distribution normale. Un histogramme ne le prouve pas, mais il peut vous donner une estimation rapide si vos données sont normales ou non. Il est donc évident que cet ensemble de données ici ne serait pas un jeu de données normalement distribué. Mais encore une fois, c'est quelque chose pour le futur, nous ne faisons que regarder l'histogramme et je vous ai montré par le passé comment changer le titre, changer les couleurs, faire diverses choses pour le faire. paraissent plus agréables. Mais il y a certaines choses que nous pouvons faire avec un histogramme que nous ne pouvons pas faire avec le diagramme à secteurs ou un diagramme à points. Et non seulement ils modifient l'apparence des données, mais ils ont également modifié l'interprétation. Je veux donc couvrir ces points et je vais essayer de passer en revue les choses que nous avons déjà abordées. Donc, le style de graphique, vous savez déjà comment l'ajuster. L'histogramme sous cet onglet nous permet de modifier la taille du compartiment. Par défaut, il calcule automatiquement les compartiments pour nous. Et il y a toute une formule qui détermine le nombre de seaux que vous devriez avoir, taille de chaque seau. Mais ce que nous pouvons voir ici, c'est qu'il nous donne des chiffres bizarres bizarres. 63.7570,63. Ce n'est pas très intuitif. Ça n'a pas l'air, ça n'a pas l'air très net. Changeons donc la taille du seau à cinq. Ce que ça fait maintenant, c'est dire que tous les cinq, on va faire un nouveau seau. Donc, si vous êtes entre 5055, vous allez dans ce seau. Si vous êtes entre 5560 ans, vous allez dans ce seau. Il est un peu plus facile d'interpréter ces données. Maintenant, vous pouvez changer les godets par ce que vous voulez. Vous pouvez atteindre une taille de seau de 50 ou une taille de seau d'un. Mais voici ce que vous remarquez. Au fur et à mesure que vous atteignez une taille de compartiment énorme, vous perdez tellement d'informations, car il s'agit d'une plage énorme dans votre graphique. D'un autre côté, si vous allez à une taille de seau d'un, vous obtenez un peu plus d'informations. Mais encore une fois, vous avez affaire à plus de points de données. Donc, dans la mesure où vous pouvez ajuster cela, vous pouvez le modifier personnellement. Pour cet exemple, je pense que cinq semblent être vraiment bons. Nous pouvons modifier la taille du godet. Maintenant, une autre chose qui nous sera vraiment utile, ce n'est pas le graphique et l'accès aux titres, car vous savez comment le faire, vous savez comment ajuster la série. Ce que nous voulons ajuster, c'est cet axe horizontal. Ce que nous pouvons faire avec cet axe horizontal c'est qu' il y a des minimums et des maximums. Par exemple, disons que nous savons que n'importe quelle flèche que nous avons tirée à moins de 50 mètres, nous ne voulons même pas compter que nous avons probablement fait quelque chose de mal. On a probablement foiré. Nous allons donc aller de l'avant et mettons un minimum de 55 ici. Il va couper toutes ces données. Ou permettez-moi de vous donner un autre exemple. Supposons que nous soyons professeur, nous notons des examens et que nous sachions que nous ne donnons jamais une note supérieure à 100. Nous ne faisons pas de points bonus, nous ne faisons rien de tel. Donc, si nous avons une valeur supérieure à 100 et que nous voulons nous en débarrasser. Nous pouvons définir la valeur maximale sur 100 et cela va couper cette partie des données. Donc, si vous avez beaucoup de données et que vous ne voulez en montrer qu'une partie spécifique. Vous pouvez le régler via l'axe horizontal. Maintenant, tout comme nous pouvons ajuster l'axe horizontal, nous pouvons également ajuster l'axe vertical. Donc, l'axe vertical, nous pouvons voir ici que certains d' entre eux ne contiennent pas vraiment beaucoup de données. Donc, entre cent et cent cinq, nous n'avons pas vraiment beaucoup de points de données et nous pourrions penser, avons-nous vraiment besoin d'un tout juste pour cela ? Eh bien, ce que nous pouvons faire, c'est que nous pouvons fixer un minimum de dix. Et ce que cela va faire, c'est va seulement nous montrer les bacs qui contiennent plus ou plus de dix points de données qui se trouvent à l'intérieur. Vous pouvez donc ajuster beaucoup de choses différentes avec l'histogramme pour le rendre plus attrayant visuellement. Mais les plus importants, l'impact de l' interprétation des données proprement dites est la taille du compartiment, votre nombre de groupes, puis vos valeurs Min et Max. J'espère donc qu'à la fin de cette leçon, vous serez en mesure comprendre comment les histogrammes peuvent être si importants. De nombreuses façons de décrire les données lorsqu'un diagramme à secteurs ou un diagramme à points ne fonctionne pas exactement. Comme toujours, je tiens à vous remercier de vous joindre à moi dans cette leçon et j'ai hâte de vous voir dans une excellente 6. Depicting plusieurs variables: Bonjour à tous, et bienvenue au cours sur l' analyse des données avec Google Sheets. Dans la leçon d'aujourd'hui, nous allons nous pencher un peu plus sur la cartographie et la visualisation des données, en particulier en ce qui concerne la comparaison de deux groupes différents. Supposons donc que nous fassions une expérience très basique et que nous ayons une plante que nous essayons de cultiver. Et nous cultivons cette plante depuis plusieurs mois. Et au premier mois, il ne croît pas du tout. deuxième mois, il ne croît pas du tout. Et puis il commence à croître un peu à la fois. Eh bien, nous pouvons constater qu'il est très utile de montrer cette progression au fil du temps afin que nous puissions montrer la croissance de notre plante et, si vous vous en souvenez, nous pouvons facilement personnaliser les choses. Nous pouvons modifier le titre comme nous avons appris comment le faire lors de la première leçon de cartographie. Maintenant, c'est plutôt cool, mais ce n'est qu'une variable. Si nous faisons une expérience ou une comparaison, nous voulons probablement montrer plus d'une catégorie. Alors peut-être qu'une seule plante, nous utilisons simplement de l'eau et de la lumière du soleil, c'est tout ce qu'il y a encore. Ensuite, peut-être qu'on a une plante pour planter deux. Nous utilisons de l'eau, nous avons la lumière du soleil, puis nous donnons également de l'engrais au tout début de la culture. Alors, comment pouvons-nous montrer la différence entre le taux de croissance de la plante 1 et de la deuxième plante ? Eh bien, que savez-vous ? Google Sheets rend incroyablement faciles car il suffit d' entrer une deuxième colonne pour Plant également. Allons de l'avant et veillons à ce que nous y mettions les deux. Et nous allons juste inventer quelques données ici. Bien sûr, supposons qu'il pousse à un rythme nettement plus élevé parce qu'il contient cet engrais supplémentaire. Donc, tout ce que nous avons à faire si nous voulons montrer la différence entre ces colonnes, encore une fois, super facile, il suffit de sélectionner toutes ces colonnes. Rappelez-vous ce que nous voulons que cette colonne d'extrême gauche soit notre axe X. C'est donc le moment en mois. C'est la quantité de croissance de chaque plante par mois. Nous allons aller dans Insérer un graphique. Et il suggère automatiquement le graphique qu'il juge le plus approprié. Vous pouvez donc voir qu'elle est codée par couleur ici et nous voyons que cette plante est nettement supérieure à celle de la plante. Nous pouvons donc le montrer en termes de graphique en courbes. Un autre moyen de le faire consiste à utiliser ce diagramme à colonnes ici. Vous pouvez donc le voir pendant le mois, un mois pour planter, cultiver, planter un qui n'a pas poussé du tout. n'est donc qu'un outil utile pour comparer. Et encore une fois, vous pouvez penser à de multiples situations où cela pourrait être utile. Vous essayez peut-être de comparer les salaires des différents groupes qui sont allés à l'université par rapport à ceux qui ne sont pas allés à l'université. Vous essayez peut-être de comparer un certain nombre de variables. Mais ce qui est génial, c'est que Google Sheets rend incroyablement facile la visualisation rapide de cela. Et j'espère que c'est une technique que vous pourrez utiliser dans vos propres recherches. J'aimerais vous remercier de vous joindre à moi dans cette vidéo et j'ai hâte de vous voir dans la prochaine vidéo. 7. Graphiques linéaires: Bonjour à tous et bienvenue au cours d'analyse des données avec Google Sheets. Dans la leçon d'aujourd'hui, nous avons un outil génial pour montrer les changements d'une variable au fil du temps ou pour montrer comment une variable change par rapport à une autre variable. Et cet outil est un graphique linéaire. Maintenant, le graphique linéaire est vraiment bon pour montrer comment les choses évoluent au fil du temps. Et juste pour prendre un exemple, rappelez-vous qu'au début du cours, nous avions cette affaire où nous étions train de pelleter la neige hors de l'allée de notre voisin et nous avons fait un diagramme à secteurs et nous avons fait un diagramme à secteurs. nous avons pu constater que les mois où nous avons gagné le plus de revenus étaient janvier et février. Mais que se passe-t-il si nous ne voulions pas connaître les mois où nous avons gagné le plus de revenus, mais existe-t-il une sorte de schéma ? Y a-t-il quelque chose qui peut nous aider à mieux planifier nos activités ? Eh bien, le graphique linéaire est un outil parfait pour voir les modèles de vent se produire. Nous allons donc essentiellement sélectionner toutes nos données. Nous allons insérer un graphique et Google Sheets est vraiment cool car il sait automatiquement, hé, vous devriez probablement essayer un graphique en courbes maintenant s'il ne nous donnait pas de graphique en courbes, nous pourrions facilement le sélectionner. dans le menu déroulant, mais il est déjà sélectionné pour nous une ligne au graphique. Et c'est pourquoi les graphiques en courbes sont si géniaux. Parce que nous pouvons voir ici un schéma. On dirait la lettre W. Et nous voyons qu'en janvier et février, nous gagnons beaucoup d'argent l' été, nous ne gagnons rien. Janvier, février, nous gagnons beaucoup d'argent l' été, nous ne gagnons rien. C'est donc vraiment bon pour montrer des motifs. Il s'agit évidemment d'un simple exemple commercial. Nous savons que nous allons gagner plus en hiver car le vainqueur est le seul moment où il neigera. Mais peut-être que vous êtes dans une sorte d'entreprise où ce n'est pas si simple que ça. Vous avez peut-être un restaurant et vous ne savez pas quels jours vous obtenez le plus de clients. Mais en complotant cela, vous voyez que tous les vendredis et samedis, nous obtenons le plus de clients qui peuvent vous aider à planifier votre entreprise. Maintenant, ce que nous voyons ici, Google Sheets fait un travail génial juste en nous donnant un très bon graphique pour commencer. Mais il y a une chose que je veux vraiment vous montrer qui peut vraiment vous aider. Et ce que nous voyons ici. Nous pouvons voir qu'il y a un schéma, mais nous n'avons pas vraiment de valeurs. Nous ne savons pas combien nous gagnons en mars ou février. Nous sommes en quelque sorte obligés de deviner. Ce que nous pouvons faire, c'est passer à cet personnalisé puis à l'onglet Série, et nous faisons défiler vers le bas et nous vérifions les étiquettes de données. Et cela donne une valeur réelle à chacun de ces points de données. Et il y a un autre outil que je veux vous montrer, mais il vaut mieux le faire avec l'exemple suivant. Dans cet exemple, oubliez l'activité de pelletage à neige. Maintenant, nous étudions et supposons que nous le fassions par mois, chaque mois que nous étudions. Nous faisons une petite expérience. Donc, un mois, nous étudions une heure par semaine et nous obtenons un GPA de 2,5. La prochaine fois, nous effectuons deux heures d'études et nous obtenons un GPA de 2,6. Et ce que nous voulons faire, nous voulons savoir quel est le temps optimal pour étudier ? C'est pourquoi je veux vous montrer comment un graphique linéaire peut être si important. Donc, si nous devions simplement faire un coefficient de corrélation, rappelez-vous à partir de l'exemple de nuage de points, le coefficient de corrélation nous montre que si une chose monte, l'autre augmente ou elle va. en bas, il montre la relation entre deux variables, mais il nous donne juste une valeur numérique. Ce que nous voulons faire ici, c'est passer à statistique et passer au coefficient de corrélation ici. Ce que nous allons faire, c'est que nous allons faire des heures d'études. Nous allons faire le coefficient de corrélation pour cela par rapport à la GPA. Ce que nous constatons, c'est qu'il y a un coefficient de corrélation de 0,915. Donc, si vous regardez ça, vous dites, Wow, chaque heure supplémentaire que j'étudie, mon GPA va augmenter. Je devrais donc étudier 100 millions de milliards d' heures et j' aurai le plus haut GPA au monde. Mais si vous ne faisiez que regarder les chiffres, vous manquerez quelque chose de très important, c'est ce que je veux vous montrer lorsque vous visualisez vos données, vous pouvez voir des choses aussi simples. l' analyse numérique peut manquer. Nous allons donc aller de l'avant et nous allons insérer un graphique ici. Et il va nous donner le graphique linéaire. Maintenant, avec ce graphique linéaire, je veux vous montrer quelque chose de vraiment intéressant. abord, nous allons ajouter , comme je vous l'ai montré dans l'exemple précédent, les étiquettes de données. Et nous voulons également ajouter une courbe de tendance et cela nous montre que oui, la tendance générale est à la hausse, plus nous étudions, plus notre GPA augmente. Cependant, c'est ce que vous manqueriez avec un simple coefficient de corrélation. Nous avons remarqué qu'il y a un point d'arrêt. Il y a une situation dans laquelle étude supplémentaire réduit en fait notre GPA. Peut-être que nous étudions pendant neuf heures, nous nous sentions bien. Mais avec le temps, nous arrivons à dix heures d'études. cerveau ne peut tout simplement plus le gérer et ne veut pas étudier qu'il est fatigué de regarder le matériel. Notre AMP commence donc à diminuer. Et c'est quelque chose qui nous manquerait si nous examinions simplement le coefficient de corrélation. Ainsi, à mesure que vous progressez dans les statistiques, vous apprendrez la puissance des tests et analyses statistiques. Et ils sont vraiment bons. Mais vous voulez toujours vérifier et effectuer une simple visualisation des données car elle peut vous montrer des modèles, elle peut vous montrer des choses que le craquement des nombres peut manquer de temps à autre. Le graphique linéaire est donc idéal pour afficher les changements au fil du temps, ainsi que les changements une variable par rapport à une autre variable. J'espère que c' est quelque chose que vous pourrez utiliser dans vos propres recherches. Ce fut un plaisir que vous vous joigniez à moi dans ce cours et j'ai hâte de vous voir dans le prochain cours. 8. Graphique de radar: Bonjour à tous, et bienvenue au cours sur l' analyse des données à l'aide de Google Sheets. Et je dois vous dire je suis ravi de cette leçon car nous parlons d'une carte radar. Et une carte radar est un moyen fantastique de montrer l'importance relative ou poids relatif entre plusieurs variables différentes. Et je sais que cela semble probablement déroutant. Prenons donc un exemple. Supposons que vous envisagiez de créer un tout nouveau restaurant et que vous souhaitiez que ce restaurant soit incroyable. Vous voulez que ce soit le meilleur restaurant de tous les temps. Et en y réfléchissant, vous commencez à vous demander ce qui ferait de ce restaurant le meilleur de tous les temps ? Et vous dites que les clients à faible coût ne veulent pas dépenser beaucoup d'argent, et c'est probablement vrai. Mais ensuite, vous demandez une partie de votre aide et ils disent : « Eh bien, service à la clientèle est probablement le plus important. Ensuite, vous y réfléchissez et vous dites, eh bien, une grande sélection de menus qui est également importante. Je ne veux pas juste avoir un ou deux choix. Je veux que tout le monde trouve au menu quelque chose qu'il peut apprécier. Vous pouvez trouver un certain nombre de caractéristiques telles que les heures ouverture de votre restaurant, le montant que vous dépensez en publicité. Mais vous voulez savoir lequel d'entre eux vous voulez vous concentrer sur l'amélioration parce qu' il n'y a que tellement d' heures par jour, il n'y a que tellement d'argent. Vous ne pouvez donc pas améliorer tous ces 100 % en même temps. Vous devez donc faire quelques choix. Lequel d'entre eux est le plus important ? Eh bien, pour répondre à cette question, ce que vous faites, c'est que vous proposez un sondage et que vous demandez simplement aux clients, vous leur dites que vous avez 100 points. Répartissez ces 100 points entre ces différentes catégories en fonction de celles qui sont les plus importantes. Après avoir effectué cette étude, vous obtenez les données suivantes. Pour visualiser cela, nous allons utiliser Insert and Chart. Et encore une fois, Google Sheets va nous donner ce dont il pense avoir besoin, mais nous sommes vraiment à la recherche d'une carte radar. Nous allons donc faire défiler vers le bas. Et ce que vous pouvez voir avec cette carte radar, c'est qu'elle fait un excellent travail pour tracer ces différentes catégories. Il y a donc des publicités, il y a des coûts, une sélection du service client et des heures d'ouverture. Et ce que j'ai tant aimé là-dedans, car cela nous montre vraiment où nous devrions concentrer nos efforts, nos coûts et notre service à la clientèle. Nous pouvons dire que ces éléments sont les plus importants pour nos clients, ajoute qu'ils sont vraiment importants. Mais si nous n'avions que peu de temps et d'argent limité, cela nous montre que nous ferions mieux de nous concentrer sur les coûts, service à la clientèle et éventuellement sélection en troisième position. Maintenant, une chose que je veux vous montrer avec ça, et c'est une préférence totalement personnelle, mais je n'aime pas comment elle s' arrondit à ces bords, vous pouvez voir comment il a un RP à cela. Je n'aime pas vraiment ça. J'aime décocher cette case lisse car elle montre que les données sont connectées beaucoup plus lisses, beaucoup plus réalistes à mon avis. Supposons maintenant que nous ayons une situation dans laquelle nous comparons. Nous avons peut-être fait deux études différentes et nous avons deux restaurants différents dans différents quartiers de la ville. Nous voulons également voir la différence entre les préférences des clients pour le premier sondage et l'enquête. Encore une fois, c'est exactement la même chose que lorsque nous ajoutions plusieurs graphiques pour le graphique linéaire. Je pense que c'est ce que nous faisions. Nous allons aller de l'avant et supprimer ça. Nous allons sélectionner toutes ces colonnes et nous souvenir de cette première colonne ici, qui sera toujours notre colonne d'index, ce sera nos variables dépendantes. Nous avons donc sélectionné tous ces éléments, nous allons insérer un graphique. Et encore une fois, nous allons faire défiler vers le bas jusqu'à la carte radar. Et ce que vous allez voir c' est qu'il va simplement tracer ces graphiques sur le même graphique. Et ce que nous pouvons constater, c'est que dans la première étude, nous avons le coût le plus important et le service à la clientèle. Et nous constatons que nous avons des résultats similaires avec la deuxième étude. Mais nous voyons dans la deuxième étude que nôtre prend en réalité un peu plus d'importance. Ce qui est intéressant avec les cartes radar, c'est qu'elles nous montrent un moyen facile de visualiser l'importance ou le poids relatif de différentes variables. Mais il nous permet également de comparer cela entre différentes études. Les cartes radar, probablement pas l'une des cartes les plus importantes. Vous verrez beaucoup de graphiques linéaires et nuages de points, les histogrammes se divisent, bien que ce ne soit pas le graphique le plus utilisé, il reste très utile dans la bonne situation. Et j'espère que vous pourrez également utiliser ce graphique dans certaines de vos recherches. Comme toujours, merci de vous joindre à moi dans cette leçon et j'ai hâte de vous voir dans la prochaine leçon. 9. Conclu: Bonjour à tous, et bienvenue au cours sur une visualisation de données à l'aide de Google Sheets. C'est la dernière leçon de ce cours. Ce que je voulais faire, c'était de résumer tous les concepts dont nous avons parlé. Si vous vous souvenez dans la toute première vidéo, nous avons dit que le but de ce cours était de décrire et de comprendre l'histoire que nos données essayaient de nous raconter sans faire de statistiques folles. . Et pour atteindre cet objectif, nous avons introduit plusieurs types de graphiques différents. Vous avez maintenant appris tout au long ce cours que Google Sheets facilite la création de ces graphiques. est donc facile de créer les graphiques. sur quoi nous devons vraiment nous concentrer c'est quand utiliser un graphique par rapport autre graphique et interpréter ces graphiques et ce qu'ils signifient. Dans cette dernière leçon, je voulais simplement revoir rapidement les différents types de graphiques que nous avons abordés et quand ils sont utilisés. Tout d'abord, nous avons le diagramme à secteurs. plus, le diagramme à secteurs permet d'afficher des parties d'un ensemble lorsque le jeu de données est petit. Donc, si nous avons 12 mois par an et que nous voulons montrer les mois qui ont le plus de ventes pour notre activité. Un diagramme à secteurs pourrait être une bonne idée pour cela. Maintenant, si nous avons 300 ou 1000 points de données, nous ne voudrions peut-être pas nécessairement utiliser le diagramme à secteurs. Donc, lorsque vous pensez à un diagramme à secteurs, je veux que vous pensiez que nous montrons les parties d'un ensemble. Un nuage de points est idéal pour montrer la relation entre les variables. Par exemple, comment notre moyenne de points de notes évolue-t-elle au fur et à mesure que nous étudions davantage ou lorsque nous avons étudié la dernière fois ? Ainsi, chaque fois que nous essayons montrer une association entre deux variables, ce diagramme de points devrait être l'un des premiers graphiques auxquels nous pensons. Un graphique linéaire est idéal pour montrer la variation de valeur au fil du temps. Il peut également afficher la modification une variable liée à la modification d'une autre variable. Par exemple, l'une des premières choses qui me vient à l'esprit est de faire une expérience agricole et mesurer la taille de nos cultures chaque mois. Nous pouvons montrer ce changement au fil du temps à l'aide du graphique linéaire. Mais que faire si nous disposons d'un ensemble de données énorme, 300 ou 3 millions de points de données, nous ne pouvons pas tous les adapter sur un graphique à points. Nous ne pouvons pas tous les adapter à un diagramme à secteurs. Ce que nous pouvons faire, c'est que nous pouvons les placer dans un histogramme. Et ce que fait l'histogramme, c'est qu'il décompose notre jeu de données en morceaux utilisables et gérables. histogrammes sont parfaits pour montrer la distribution de nos données, surtout lorsque nous disposons d'un ensemble de données énorme. Nous avons également le graphique radar. le graphique radar est idéal pour afficher plusieurs variables sur un même graphique. Donc, si nous voulions montrer un nouveau restaurant et que nous voulions montrer comment les clients apprécient les différents attributs de ce restaurant. Nous pourrions facilement le représenter sur un graphique radar. En fin de compte, la clé de la visualisation des données est utiliser le bon graphique pour le bon travail, mais aussi de pouvoir interpréter et décrire ce que ce graphique montre. Il s'agit donc d'un bref aperçu de ce que nous avons appris dans le cours. Mais maintenant, j'aimerais prendre une brève minute pour vous donner une idée ici. Merci d'avoir pris part à ce cours. J'espère que vous l'avez trouvé utile et je vous souhaite le meilleur dans la poursuite de votre parcours d'apprentissage.